Seit mehr als fünf Jahren, die Forscher von der Duke Engineering und der Duke University School of Medicine arbeiten in Richtung der Schaffung eine app, die Hilfe-Bildschirm für Autismus bei Kleinkindern. Mit den Ergebnissen aus der ersten Pilotstudie rolling in nur im letzten Jahr, Ihre Arbeit führt zu neuen Erkenntnissen über Autismus-Spektrum-Störung (ASD) und hat das Potenzial zu verändern, wie die Entwicklung der Kinder ist abgeschirmt und überwacht.

„Kinder entwickeln Autismus in der Regel nicht bezahlen, die Aufmerksamkeit auf social cues“, sagte Geraldine Dawson, Direktor des Duke Center für Autismus und die Entwicklung des Gehirns, in einem kürzlich veröffentlichten Artikel auf Wired. „Sie sind mehr daran interessiert, nicht-soziale Dinge, wie Spielzeug oder Objekte. Sie sind auch weniger emotional expressiv. Sie lächeln weniger, insbesondere als Reaktion auf die positive Gesellschaftliche Veranstaltungen.“

Die erste app verwaltet caregiver Zustimmung Formen und Umfrage-Fragen und nutzt dann die Handy ’s“ selfie “ Kamera zu sammeln, videos von kleinen Kindern die Reaktionen, während Sie Filme entworfen, um zu eruieren, Autismus-Risiko Verhalten, wie sich die Muster der Emotionen und der Aufmerksamkeit, die auf dem Bildschirm des Geräts.

Die videos des Kindes die Reaktionen der an die Studie-Server, wo eine automatische behavioral coding software verfolgt die Bewegung von video-Landmarken auf das Gesicht des Kindes und quantifiziert das Kind seine Emotionen und Aufmerksamkeit. Zum Beispiel, in Reaktion auf einen kurzen Film von Blasen schweben über den Bildschirm, die video-coding-Algorithmus sieht für die Bewegungen des Gesichts, der darauf hindeuten würde Freude.

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Die erste Studie, die von der informierten Einwilligung zu Datensammlung und vorläufige Analyse, durchgeführt mit einer app verfügbar, die kostenlos aus dem Apple-Store und basiert auf apples ResearchKit open-source-Entwicklungsplattform. (Video – https://www.apple.com/researchkit/)

Guillermo Sapiro, professor of electrical and computer engineering, ist die Verwendung der Amazon Web Services und tools genannt TensorFlow und PyTorch zu bauen machine-learning-algorithmen, die verbinden, Kinder -, mimik-und Augenbewegungen, um mögliche Anzeichen von ASD. Seine Gruppe ebenfalls mit diesen cloud-computing-Werkzeugen zur Entwicklung von neuen machine-learning-algorithmen zur privacy Filter für Bilder und videos, die Sie sammeln.

Durch die app, das Duke-team war in der Lage zu sammeln, die das Verhalten der Daten von etwa 1.700 Kinder—weit mehr als die 50 bis 100 in der Regel gefunden in einem ASD-Studie. Mit dieser Menge an Daten in der hand, die Forscher bisher gefunden haben, die app zu fast 90 Prozent genau, für einige Teilmengen von Verhaltensweisen.